SQLite *

Вы когда-нибудь задумывались над тем что ваши Dao это сплошной повторяющийся код и выглядит это все как ночной кошмар? Тогда я знаю решение вашей проблемы.

Меня зовут Бен Джонсон, и я написал встраиваемую базу данных, которая служит бэкендом систем вроде etcd, — это BoltDB. Сегодня я работаю над Open Source проектом Litestream в компании Fly.io. Благодаря репликации Litestream делает SQLite приемлемым для фулстек‐приложений. Если вы можете установить SQLite, то Litestream заставите работать за 10 минут.

Для тех, кто не читал предыдущую статью, расскажу о сути проекта. В 2020-2021 году я участвовал в роли руководителя команды разработчиков Внедренческого центра "Раздолье" в проекте Управление продажами в международной компании на базе "1С:ERP" (ссылка на сайт 1c.ru). Проект был выбран победителем международного конкурса «1С:Проекта года» в номинации «Лучший проект с использованием технологии "Дистанционное внедрение"».

Суть проекта заключалась в переводе Заказчика с 1С:УПП на 1С:ERP. На его примере кратко опишу, какой была организационная структура и какие программы мы использовали при взаимодействии в команде и с пользователями.

Практически весь проект выполнялся удалённо. Многие сотрудники Заказчика, участвующие в проекте, в условиях карантинов и локдаунов были переведены на удалённую работу. Многие сотрудники нашей компании тоже работали удалённо, с командировками в этот период были большие проблемы. Сам Заказчик работает в режиме 24х7 и является одним из крупнейших предприятий в России по производству кофе. На начало проекта в качестве основы корпоративной системы у Заказчика была программа 1С:УПП редакции 1.2 (даже не 1.3). По завершению проекта в 2021-м перешли на ERP 2.5. К слову, когда начинали работу, в 2020-м году, когда 2.5. была ещё в бета-версии, но мы решили прислушаться к рекомендациям "Фирмы 1С" запускать новые проекты на ней, а не на 1С:ERP 2.4.

Всем привет! Меня зовут Саша, и я iOS-разработчик в hh.ru. 

Страны, города, профобласти, языки, валюты – всё это названия справочников внутри нашего мобильного приложения. Они очень редко меняются, но используются повсюду, а поэтому обязаны быть актуальными и не должны тратить время пользователя и разработчика на свое обновление. В этой статье разберемся, как сделать работу со справочниками простой и удобной.

Сегодня я расскажу о новой библиотеке, которая позволяет использовать SQLite сразу из PHP и KPHP.

Создавать FFI пакеты — не просто. Под катом будут ответы на следующие вопросы:

• Как упростить установку и сделать библиотеку кроссплатформенной?
• Как не допустить утечек ресурсов?
• Как сделать библиотеку совместимой с KPHP и PHP?
• Какова производительность FFI решений?

Мы не только попробуем новую библиотеку в действии, но и выработаем ряд практик, которые при широком распространении могут улучшить ситуацию с FFI пакетами в сообществе.

К старту курса по Fullstack-разработке на Python делимся материалом о том, как при помощи современных возможностей CSS и JS — ворклетов и API Houdini — подключиться к базе данных и выполнять запросы к ней. За подробностями приглашаем под кат.

Как спарсить исторические данные 2017-2021 годов с Google Scholar и сохранить их в CSV, SQLite используя Python и SerpApi.

Вы скорее всего подумаете: "Зачем десктопная программа, если можно, как минимум, загуглить?". А затем, что моя программа автоматически "гуглит" за тебя! Причём не только по одному ключевому слову, а по нескольким, которые вы, само собой, можете редактировать. А результат поиска будет направлен на указанную почту, исключая ранее направленные результаты.

Делал её для себя в рамках моего самообучения языку Java и чтобы не пропускать все новости, касающиеся ипотеки, выплат и т.д. (моя жена - инвестор - мониторит интересующие её фирмы, дивиденды и т.д. в этом духе). Теперь хочу поделиться ею с общественностью, т.к. польза на лицо, а я не меркантильный. Да и Ленин завещал делиться!

Замечание. Вся трилогия (часть 1 тут, часть 2 тут) о велосипедостроении с sqlite, xml, csv только для совсем маленьких Питоньих кодеров. Не для крутых кодеров, они умрут от скуки в нашем опусе и ничего нового не увидят. В третьей части заканчиваем все, что начали ранее.

Начинаем изыски причины и местонахождения ошибки.

Итак: правильный ответ: ошибки в коде нет. Ну точнее ошибка возникает при работе кода из-за ошибки данных в файлах. 

Чтобы убедиться, что это так, добавим в код обработку исключений.

Совсем немного поправим наш код, добавим обработку и вывод на печать исключений:

Примечание. Как и первая часть эта тоже для совсем маленьких кодеров-велосипедостроителей на Питоне. Для прожженных кодеров будет скучно. Изначально хотели внести исправления сразу в первую статью по мере нахождения ошибок, но после некоторого раздумия решили, что это неудобно. Ошибки исчезнут совсем, а именно ошибки приносят максимальную пользу для начинающего кодера. А посему ошибки оставляем в первой части, а в этой начинаем от них избавляться.

окончание трилогии тут (часть 3): "Последний велосипедно-питоний бой с ошибками импорта sqlite за 2 174 433 строчки. Часть 3"

Информация, которая хранится в виде файлов на наших компьютерах приобретает смысл лишь тогда, когда она упорядочена по разделам (папкам) и именам файлов.
Но даже самая упорядоченная файловая система нуждается в быстром поиске по всем документам и хочется, чтобы поиск был не только по имени файла и дате создания, но и по содержимому внутри файлов и нескольким словам сразу, независимо от их порядка. Покупая новый компьютер, все начинается с чистого диска и думаешь, что временных файлов больше не буду создавать, но этот мусор все равно накапливается со временем, если мы не пользуемся приложением для заметок. Я пользовался разными приложениями для заметок, всегда не хватало простоты и удобства в поиске информации.

Требования, которые я предъявляю к приложению для заметок

Чего мне всегда не хватало, так это аналога JSFiddle для SQLite. Онлайн-песочницы, в которой можно быстро проверить SQL-запрос и поделиться с другими.

Вот чего хотелось:

— Возможность загрузить готовую базу, а не писать SQL для создания таблиц.
— Подключать как локальные базы, так и удаленные (по url).
— Сохранять базу и запросы в облаке.
— Бесплатно и без регистрации.
— Свежайшая версия SQLite.
— Минимализм.

Замечания: статья для совсем маленьких и крутым спецам по кодингу будет не интересно, лучше ее пропустить. В коде первым комментарием поставлена ссылка на расположение файла с этим кодом для удобства и простоты. Главная задача была получить результат в виде таблицы SQLite. Качество кода оцениваем как ниже среднего, но с заявкой на максимальную простоту. Код написан достаточно просто и без пояснений, но готовы исправиться, поясниться.

Вводная

Что хотим сделать: взять данные по юридическим лицам (ЮЛ) РФ за 2019 год (идентификаторы ЮЛ: наименование и ИНН(ЮЛ), оборот, расход) и положить в SQLite.

Совсем недавно вышла 2.4.0-alpha04 -версия Room, которая упрощают написание методов DAO и позволяет возвращать данные запросов в формате Map<key,value>. В этом посте мы вспомним про форматы JOIN в SQLite и напишем простой пример, демонстрирующий новую фичу в Room.

У вас бывают в разработке такие периоды, когда что-то в коде идет не так, ты ищешь баг, а потом оказывается, что за ним стоял еще один баг? Мне нравится искать баги. Это создает ощущение словно ты Шерлок Холмс и являешься главным героем в детективе, где кто-то из обширного списка на вид безобидных классов и функций вызывает неожиданное и даже неопределенное поведение программы, а ты своим зорким взглядом и экспериментами пытаешься вычислить этого мерзавца в кратчайшие сроки.

Можно выделить несколько стадий поиска бага:

• удивление (не знаю как вы, но я каждый раз как в первый раз удивляюсь когда что-то вдруг в моем коде работает не так, как ожидается);

• обвинение всех кругом в баге (коллег по проекту, github, сторонние либы, компилятор), но только не себя;

• смирение с тем, что возможно баг появился из-за меня и поиск бага: анализ выдаваемого результата, локализация ошибки, эксперименты с входными данными; в общем, все, что делает нормальный детектив, только в сфере программирования;

• если причина бага найдена быстро, то я хвалю себя за то, что нашел баг, при этом, я не напоминаю себе, что причиной бага стал тоже я, а не коллеги по проекту, не github, не сторонние либы и не компилятор;

• если причина бага все время ускользает, то приятное ощущение того, что ты суперпупердетектив сменяется глупой злостью, и чем дольше я не могу найти причину бага, тем больше я злюсь. И вот такие истории почему-то всегда запоминаются больше всех. Об одной такой истории я вам как раз хочу поведать.

Совсем недавно Google анонсировал библиотеку для локального full-text поиска документов AppSearch. Библиотека пока находится на стадии alpha-версии, но тем не менее уже можно применить её и рассмотреть ряд возможностей. В этой статье мы разработаем небольшое приложение для локального поиска разного рода документов и отобразим их пользователю на одной странице для демонстрации работы AppSearch.

• почему Ричард считает себя причастным к провалу Motorola и Nokia;
• к каким проблемам привело масштабирование СУБД SQLite;
• сколько тест-кейсов нужно, чтобы обеспечить ей 100-процентное покрытие;
• о том, как Ричард добавил покрывающие индексы в SQLite;
• почему и как Ричард разрабатывает собственную систему контроля версий;
• какой совет он может дать младшим коллегам.

SQLite во многих случаях является удобным, незаменимым инструментом. Я уже не могу себе представить - как мы все жили без него. Тем не менее, есть некоторые неудобства при его использовании, связанные с тем, что это легкая встраиваемая СУБД.

Самое большое неудобство для меня, как Delphi-разработчика - отсутствие хранимых процедур. Я очень не люблю смешивать Delphi-код и SQL-скрипты. Это делает код намного менее читабильным, и затрудняет его поддержку.

Предлагаю свой вариант решения проблемы:

Выносим весь SQL-код в отдельный файл ресурсов, подключенный к проекту

Запросы в SQL-файле разделяем маркерами начала с идентификаторами и маркерами конца

Создаем класс - менеджер SQL-запросов. При загрузке приложения он читает SQL-файл из ресурсов и составляет из него список хранимых процедур.

В процессе работы приложения менеджер извлекает текст SQL-запроса по его идентификатору для последующей его передачи на выполнение